Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (Lisans) Bölümü Nedir?

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi lisans programı; algoritmalar, veri analitiği, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay zeka sistemleri üzerine uzmanlaşmak isteyen öğrencilere yönelik çağın en ileri düzey teknoloji eğitimlerinden biridir. Bu bölüm, hem akademik derinlik hem de pratik yazılım becerisi sunarak öğrencileri yapay zeka tabanlı sistemler geliştirme konusunda donanımlı hale getirir.

Bölüm Nedir, Ne İşe Yarar?

Bu bölüm; bilgisayar bilimi, istatistik, veri bilimi ve matematik alanlarını birleştirerek yapay zekâ sistemlerinin tasarımı, eğitilmesi, test edilmesi ve uygulanması üzerine odaklanır. Öğrenciler, robotik sistemlerden doğal dil işleme araçlarına, görüntü işleme sistemlerinden akıllı yazılımlara kadar geniş bir yelpazede üretim yapabilecek yetkinliğe ulaşırlar.

Ders İçeriği

Eğitim süresi 4 yıldır. Temel derslerin yanı sıra ileri düzeyde uygulamalı ve araştırmaya dayalı içerikler sunar. Başlıca dersler:

  • Yapay Zeka Temelleri

  • Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

  • Veri Bilimi ve Veri Analizi

  • Algoritmalar ve Programlama

  • Derin Öğrenme (Deep Learning)

  • Doğal Dil İşleme (NLP)

  • Yapay Sinir Ağları

  • Python ve R ile Veri Bilimi

  • Bilgisayarla Görü (Computer Vision)

  • Robotik Sistemler ve Otomasyon

  • Etik ve Yapay Zeka Felsefesi

  • Capstone Projesi / Bitirme Projesi

  • Staj (Ar-Ge veya yazılım şirketlerinde)

Mezunlar Nerelerde Çalışabilir?

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi mezunları için hem özel sektörde hem kamuda çok geniş bir yelpazede iş imkânı vardır:

  • Yapay zeka ve veri bilimi ekiplerinde mühendis olarak

  • Ar-Ge merkezlerinde ve teknoloji firmalarında

  • Yazılım geliştirme şirketlerinde

  • Savunma sanayi projelerinde

  • Finansal teknoloji (FinTech) ve bankacılık sektöründe

  • Eğitim teknolojileri firmalarında

  • Sağlık bilişimi ve medikal yapay zeka alanlarında

  • Robotik sistem üreticilerinde

  • Akademik kurumlarda araştırmacı olarak

Mezunların Görevleri

  • Veriyi analiz ederek makine öğrenme modelleri geliştirmek

  • Yapay zeka sistemleri tasarlayıp uygulamak

  • Derin öğrenme algoritmaları kullanarak tahminleme ve sınıflandırma yapmak

  • Doğal dil işleme (NLP) sistemleri kurmak

  • Görüntü ve ses işleme alanlarında projeler geliştirmek

  • Yapay zekanın etik boyutlarını değerlendirmek ve güvenli sistemler üretmek

  • Büyük veri (Big Data) altyapılarıyla çalışmak

  • Ürünlerde yapay zeka entegrasyonu sağlamak

KPSS ile Atanma Şansı

Henüz bu bölüm özelinde KPSS kontenjanları oldukça sınırlıdır. Ancak şu alanlarda istihdam fırsatı oluşabilir:

  • BT Uzmanı veya Yazılım Uzmanı kadroları

  • TÜBİTAK, ASELSAN, HAVELSAN, STM gibi Ar-Ge kurumları

  • Kalkınma ajansları ve teknoloji geliştirme bölgeleri (Teknopark)

  • Kamuda yapay zeka destekli projelerde proje uzmanı veya analist

Yüksek Lisans ve Akademik Kariyer

Bölüm mezunları aşağıdaki alanlarda yüksek lisans yapabilir:

  • Yapay Zeka Mühendisliği

  • Bilgisayar Mühendisliği

  • Veri Bilimi ve Analitiği

  • Robotik ve Otonom Sistemler

  • Elektrik-Elektronik Mühendisliği (bazı programlar)

  • İş Zekâsı ve Büyük Veri Yönetimi

  • Bilişsel Bilimler

  • Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme

Avantajları

  • Geleceğin mesleklerinden biri

  • Yüksek maaşlı ve prestijli iş imkânı

  • Uluslararası alanda iş fırsatları

  • Girişimcilik ve startup kurma potansiyeli

  • Hızla gelişen bir sektörde uzmanlaşma imkânı

  • Akademik ve araştırma alanında güçlü fırsatlar

Dezavantajları

  • Sürekli öğrenmeyi ve güncel kalmayı gerektirir

  • Matematik, istatistik ve programlama temelleri güçlü olmalı

  • Yoğun projeler ve uygulamalı çalışmalarla dolu bir eğitim süreci

  • Teorik derinlik gerektiren bazı konular zorlayıcı olabilir

  • Yeni bir alan olduğundan bazı üniversitelerde altyapı eksiklikleri olabilir

Kimler Bu Bölümü Tercih Etmeli?

  • Kodlama, algoritma ve veriyle çalışmayı sevenler

  • Matematiksel düşünceye yatkın olanlar

  • Problem çözmeyi seven ve meraklı bireyler

  • Teknolojiye yön vermek isteyenler

  • Ar-Ge ve yazılım alanlarında çalışmak isteyenler

  • Geleceğin bilim insanı veya girişimcisi olmak isteyenler